Estudios computacionales del receptor Toll-like 4

Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Farmacia, Departamento de Química Orgánica y Farmacéutica, leída el 11/10/2017This Thesis is focused on the molecular modeling and computational study of the molecular recognition processes involving Pattern Recognition Receptors (PRRs), in particular, Toll-like receptors (TLRs). TLRs are the main actors in innate immunity and are specialized in the recognition of pathogen associated molecular patterns (PAMPs). In particular, TLR4 is located in the plasma membrane where, together with the MD-2 protein, it binds to lipopolysaccharides, membrane constituents of Gramnegative bacteria, forming a heterodimeric complex. TLR4 agonists can be used as adjuvants in vaccine development and in cancer immunotherapy. TLR4 antagonists have also been studied for their promising application in septic shock, chronic inflammation and autoimmunity. However, the mechanism at atomic level for such activation/inactivation process remains unknown. Our research has been focused on the study of the mechanism of the TLR4/MD-2 system by means of computational approaches. In order to carry out our research objectives, we use a combination of several computational tools: geometry optimization, charges calculations, docking, virtual screening, and molecular dynamics simulations of protein complexes and membranes. The main objective of this Thesis is to elucidate the ligand-protein interactions of TLR4 at atomic detail through computational techniques. Computational methodologies will be applied to the study of the molecular mechanisms involved in the TLRs functionality, and in the recognition of PAMPs. Ligand-protein docking and virtual screening will be used as a source of new compounds able to modulate the TLRs behavior with possible therapeutic applications, and also as biological probes...En esta Tesis Doctoral se han empleado técnicas de modelado molecular y se ha llevado a cabo el estudio computacional de los procesos de reconocimiento molecular que implican Receptores de Reconocimiento de Patrones (PRRs), en particular, los receptores Toll-like (TLRs). Los TLRs son los principales actores en la inmunidad innata y se especializan en el reconocimiento de patrones moleculares asociados a patógenos (PAMPs). En particular, el receptor TLR4 se localiza en la membrana plasmática donde, junto con la proteína MD-2, se une a lipopolisacáridos, constituyentes de membrana de bacterias Gram-negativas, que forman un complejo heterodimérico. Los agonistas de TLR4 pueden ser útiles como coadyuvantes en el desarrollo de la vacuna y en la inmunoterapia contra el cáncer. Los antagonistas de TLR4 también han sido estudiados por su prometedora aplicación en choque séptico, inflamación crónica y autoinmunidad. Sin embargo, el mecanismo a nivel atómico para tal proceso de activación/inactivación sigue siendo desconocido. Nuestra investigación se ha centrado en el estudio del mecanismo del sistema TLR4/MD-2 mediante métodos computacionales. Con el fin de llevar a cabo nuestros objetivos de investigación, hemos utilizado una combinación de varias herramientas computacionales: optimización de la geometría, cálculos de carga, docking, cribado virtual y simulaciones de dinámica molecular de complejos y membranas de proteínas. El objetivo principal de esta Tesis es elucidar las interacciones ligando-proteína del receptor TLR4 a nivel atómico a través de técnicas computacionales. Metodologías computacionales se aplicarán para el estudio de los mecanismos moleculares involucrados en la funcionalidad de los receptores Toll-like, y en el reconocimiento de los PAMPs. Técnicas de acoplamiento ligando-proteína y cribado virtual serán utilizadas, dando lugar a una fuente de nuevos compuestos capaces de modular el comportamiento de los TLRs con posibles aplicaciones terapéuticas, y también como sondas biológicas...Depto. de Química en Ciencias FarmacéuticasFac. de FarmaciaTRUEunpu

Tailoring Toll-like Receptor 8 Ligands for Balancing Immune Response and Inflammation

Toll-like receptors (TLRs) play a central role in innate immunity by recognising invading pathogens and host-derived danger signals and initiating the inflammatory response. Aberrant TLR response is involved in the pathogenesis of cancers, infections, autoimmune disorders and allergic diseases. Therefore, TLRs represent attractive targets for novel therapeutic agents. The PhD project's main research aim is to discover novel small molecule modulators of Toll-like receptor 8 (TLR8) and understand their mechanisms of action using computational approaches. TLR8 crystal structure is solved, and several modulators are known from previous drug screens. Therefore, TLR8 is a promising target for rational computer-aided development of novel drug candidates. In the initial phase of the project, the main goal was to study relevant structural features in available crystal structures of TLR8. The focus was on the dimerisation interface because of its role in the binding of ligands and subsequent activation of the receptor. Additionally, we studied the conservation of the relevant structural features across the closely related TLRs. The second part shifts the focus to the binding of the small molecules to TLR8. We investigated interactions between the known ligands and TLR8 and used it to develop the most plausible 3D pharmacophore model. Subsequently, we employed the developed 3D pharmacophore model in virtual screening to identify novel modulators of TLR8. We identified a pyrimidine-based compound that inhibits TLR8-mediated signalling in the micromolar concentration range. The potent anti-inflammatory and dose-dependent response has been confirmed in a series of derivatives of this initial virtual hit, which allowed for a detailed elucidation of structure-activity relationships (SAR) and more precise description of the binding mode. Conclusively, we have developed a novel and promising pyrimidine-based TLR8 inhibitors in silico and confirmed their biological activity, selectivity and low cytotoxicity in vitro. Results from the study on TLR8 represent a solid basis for the future design of small molecule TLR modulators as novel therapeutic agents for modulating immune response and inflammation.Toll-like Rezeptoren (TLRs) spielen eine zentrale Rolle in angeborenen Immunsystem, indem sie eindringende Pathogene sowie endogene Gefahrensignale erkennen und Entzündungsreaktionen einleiten. TLRs sind an der Pathogenese von Krebserkrankungen, Infektionen, Autoimmunerkrankungen und allergischen Erkrankungen beteiligt. Aus diesem Grund stellen TLRs attraktive Ziele für neue, niedermolekulare Wirkstoffe dar. Das Hauptziel dieses Promotionsprojekts ist die Entdeckung neuer niedermolekularer Modulatoren des Toll-like-Rezeptors 8 (TLR8) und das Verständnis ihrer Wirkmechanismen mit Hilfe computergestützter Ansätze. Die Kristallstruktur von TLR8 ist verfügbar und mehrere Modulatoren sind aus früheren Wirkstoffscreens bekannt. Daher ist TLR8 ein vielversprechendes Ziel für die rationale computergestützte Entwicklung neuer Wirkstoffkandidaten. Am Beginn des Projekts bestand das Hauptziel darin, relevante strukturelle Merkmale in den verfügbaren Kristallstrukturen von TLR8 zu untersuchen. Der Fokus lag dabei auf dem Dimerisierungsbereich, da dieser eine wichtige Rolle bei der Bindung von Liganden und der anschließenden Aktivierung des Rezeptors spielt. Zusätzlich untersuchten wir die Konservierung der relevanten Strukturmerkmale über die eng verwandten TLRs hinweg. Der zweite Teil verlagert den Fokus auf die Bindung kleiner Moleküle an TLR8. Wir untersuchten die Interaktionen zwischen den bekannten Liganden und TLR8 und entwickelten daraus systemtisch ein 3D-Pharmakophormodell. Anschließend setzten wir das entwickelte 3D-Pharmakophormodell im virtuellen Screening ein, um neuartige Modulatoren des TLR8 zu identifizieren. Wir identifizierten ein Pyrimidin-Analogon, das die TLR8- vermittelte Signalweiterleitung im mikromolaren Konzentrationsbereich hemmt. Die potente entzündungshemmende und dosisabhängige Wirkung wurde in einer kleinen Serie von Analoga bestätigt. Schließlich optimierten wir die identifizierten Pyrimidinverbindungen weiter, was eine detailliertere Struktur-Aktivitäts-Analyse und eine genauere Aufklärung des Bindungsmodus ermöglichte. Zusammenfassend haben wir neuartige und vielversprechende TLR8-Inhibitoren auf Pyrimidinbasis in silico entwickelt und ihre in vitro biologische Aktivität, Selektivität und geringe Zytotoxizität bestätigt. Die Ergebnisse der Studie zu TLR8 helfen uns, die Prozesse zu verstehen, die für ein erfolgreiches Wirkstoffdesign auch bei anderen TLR notwendig sind und stellen eine gute Ausgangsbasis dar, um in Zukunft optimierte, niedermolekulare TLR- Modulatoren zu entwickeln und damit Entzündung und die Immunreaktion effizient zu modulieren

Los receptores para el reconocimiento de patrones moleculares: aportaciones de la química computacional para el diseño de fármacos y la modulación de la inmunidad innata

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Farmacia, Departamento de Química Orgánica y Farmacéutica, leída el 18/11/2019In this Thesis we have aimed the study of the molecular recognition processes of receptors involved in the innate immunity. More concretely, we have focused in two different types of lectins, Galectins and DC-SIGN, and in Toll-like receptor 4. We have made use of computational techniques, including docking and virtual screening, molecular dynamics simulations, conformational analysis and quantum mechanics calculations. The work has been organized into several chapters that are summarized as follows: Chapter 1 corresponds to the current knowledge and perspectives about receptors related to immunity, in particular: galectins, DC-SIGN, and Toll-like receptor 4, corresponding to the molecular recognition events and modulation by small molecules. Chapter 2 describes the state-of-the-art methods in molecular modeling and computational chemistry applied to the study of molecular recognition processes and drug design...En esta tesis hemos estudiado los procesos reconocimiento molecular de receptores involucrados en la inmunidad innata. Más concretamente, nos hemos centrado en dos tipos diferentes de lectinas, Galectinas y DC-SIGN, y en el receptor Toll-like 4 (TLR4). Hemos utilizado técnicas computacionales, incluyendo docking y cribado virtual, simulaciones de dinámica molecular, análisis conformacional y cálculos de mecánica cuántica. El trabajo se ha organizado en diferentes capítulos que se resumen como sigue: El capítulo 1 corresponde al estado del arte y las perspectivas relacionadas con los estudios de reconocimiento molecular proteína-carbohidrato y diseño de nuevos moduladores con actividad biológica en receptores de la inmunidad, en particular galectinas, DC-SIGN y el receptor Toll-like 4. El capítulo 2 describe el estado actual de los métodos en modelado molecular y química computacional aplicados al estudio de los procesos de reconocimiento molecular y diseño de fármacos...Fac. de FarmaciaTRUEunpu

Small Molecules as Toll-like Receptor 4 Modulators Drug and In-House Computational Repurposing

The innate immunity toll-like receptor 4 (TLR4) system is a receptor of paramount importance as a therapeutic target. Virtual screening following a “computer-aided drug repurposing” approach was applied to the discovery of novel TLR4 modulators with a non-lipopolysaccharide-like structure. We screened almost 29,000 approved drugs and drug-like molecules from commercial, public, and in-house academia chemical libraries and, after biological assays, identified several compounds with TLR4 antagonist activity. Our computational protocol showed to be a robust approach for the identification of hits with drug-like scaffolds as possible inhibitors of the TLR4 innate immune pathways. Our collaborative work broadens the chemical diversity for inspiration of new classes of TLR4 modulators.This work was financially supported by the Spanish Ministry for Science and Innovation (grants CTQ2014-57141-R, CTQ2017-88353-R, and PID2020-113588RB-I00 for S.M.S.; grants BES-2012-053653 for L.P.R., BES-2015-071588 for J.G.C. and PID2021-124983OB-I00 for J.C.M.), the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness and the European Regional Development Fund (MINECO/FEDER; SAF2016-75988-R), and the Community of Madrid (S-2010/BMD-2332) for M.F

Understanding Toll-like Receptor Modulation Through Machine Learning

Toll-like receptors (TLRs) represent one of the most fascinating and currently most widely studied immunologic targets, due to their crucial role in forming the first barrier in immune response. The structurally conserved TLRs consist of ten human subtypes (TLR1-TLR10), with a structurally broad range of natural ligands, including lipids, peptides, and ribonucleic acid (RNA), which challenges the rational design of drug-like TLR ligands. Therefore, despite their enormous therapeutic potential as powerful regulators of inflammatory pathways, only few TLR modulators (e.g., Imiquimod) are currently in clinical use. Since no complete and up-to-date repository for known TLR modulators is currently available, we carefully collected and manually curated data to create a Toll-like receptor database (TollDB), the first database which includes all reported small organic druglike molecules targeting TLRs and detailed pharmacological assay conditions used for their characterization. TollDB is freely accessible via https://tolldb.drug-design.de and provides three different search possibilities including a ligand-centered simple search, an advanced search that can retrieve information on biological assays and a structure search. Currently, TollDB contains 4925 datapoints describing 2155 compounds tested in 36 assay types using 553 different assay conditions. Among all the 2155 compounds, 1278 are not reported as TLR ligands by ChEMBL database. Users can retrieve information about the measured inactives and multi-target TLR ligands from TollDB. After statistical analysis for TollDB, we compared the chemical space covered by compounds in TollDB to that covered by the compounds in DrugBank. Next, we explored the matched molecular pairs (MMPs) and activity cliffs, then used docking to explain the activity cliffs between MMPs. After a thorough analysis of the entire database, we used a selected dataset from TollDB to train machine learning models to distinguish active ligands for different subtypes. These validated models can be used for prioritizing hits from virtual screening for chemical synthesis or for biological testing. The curated database can be directly used in many ways, for example, as a validation dataset for pharmacophore model evaluation, as a virtual screening library for drug repurposing or as reference for pharmacological assay design. TollDB represents a unique and useful resource for various research fields such as medicinal chemistry, immunology, computational biology and promotes the use of artificial intelligence in modern drug design campaigns.Toll-like Rezeptoren (TLRs) sind aufgrund ihrer entscheidenden Rolle bei der Bildung der ersten Barriere der Immunantwort eines der faszinierendsten und derzeit am häufigsten untersuchten immunologischen Ziele. Die strukturell konservierten TLRs weisen zehn menschliche Subtypen (TLR1-TLR10) auf. Sie umfassen ein breites strukturelles Spektrum natürlicher Liganden, einschließlich Lipiden, Peptiden und RNA, was das rationale Design von arzneimittelähnlichen TLR-Liganden herausfordernd macht. Daher werden derzeit trotz ihres enormen therapeutischen Potenzials als starke Regulatoren von Entzündungswegen nur wenige TLR-Modulatoren (z. B. Imiquimod) klinisch eingesetzt. Da derzeit keine vollständiges und aktuelles Respository für bekannte TLR Modulatoren verfügbar ist, haben wir sorgfältig Daten gesammelt und manuell überprüft, um eine Toll-like-Rezeptor-Datenbank TollDB zu erstellen. Diese Datenbank enthält alle uns bekannten kleinen organischen arzneimittelähnlichen Moleküle mit detaillierten pharmakologischen Testbedingungen, die für ihre Charakterisierung verwendet wurden. TollDB ist unter https://tolldb.drug-design.de frei zugänglich und bietet drei verschiedene Suchmöglichkeiten, darunter eine Liganden zentrierte einfache Suche, eine erweiterte Suche, mit der Informationen zu biologischen Assays abgerufen werden können, und eine strukturelle Suche. Derzeit enthält TollDB 4925 Datenpunkte, die 2155 Verbindungen beschreiben, die in 36 in vitro Testtypen unter Verwendung von 553 verschiedenen Testbedingungen getestet wurden. Von allen 2155 Verbindungen sind 1278 nicht in der ChEMBL Datenbank enthalten. Benutzer können bei der TollDB auch Informationen zu den gemessenen inaktiven und Multi-Target-TLR-Liganden erhalten. Nach der statistischen Analyse für TollDB haben wir den von den Verbindungen in TollDB abgedeckten chemischen Raum mit dem von den Verbindungen in DrugBank abgedeckten verglichen. Wir haben die matched molecular pairs und activity cliffs untersucht. Nachdem wir ein umfassendes Verständnis der Daten in der TollDB erlangt haben, haben wir die Daten verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, um aktive Liganden für verschiedene Subtypen zu identifizieren. Diese validierten Modelle können zur Priorisierung von Treffern aus dem virtuellen Screening zur Synthese oder zum Testen verwendet werden. Zusammenfassend kann die Datenbank in vielen Aspekten direkt verwendet werden, beispielsweise als Validierungsdatensatz für die Bewertung eines Pharmakophormodells, als virtuelle Screening-Bibliothek für die Umfunktionierung von Arzneimitteln oder als Referenzsubstanz, für das Design des pharmakologischen Assays. TollDB stellt eine einzigartige und nützliche Ressource für verschiedene Forschungsbereiche wie medizinische Chemie, Immunologie und Computerbiologie dar und fördert den Einsatz künstlicher Intelligenz in modernen Wirkstoffdesign

Data analysis in chemistry and bio-medical sciences

EditorialMinisterio de Economía y Competitividad; CTQ2013-41229-PMinisterio de Economía y Competitividad; CTQ2013-41229-P/BQUMinisterio de Economía y Competitividad; CTQ2016-74881-PPaís Vasco. Gobierno; IT1045-1

Mitoxantrone, pixantrone, and mitoxantrone (2-hydroxyethyl)piperazine are toll-like receptor 4 antagonists, inhibit NF-κB activation, and decrease TNF-alpha secretion in primary microglia

Toll-like receptor 4 (TLR4) recognizes various endogenous and microbial ligands and is an essential part in the innate immune system. TLR4 signaling initiates transcription factor NF-κB and production of proinflammatory cytokines. TLR4 contributes to the development or progression of various diseases including stroke, neuropathic pain, multiple sclerosis, rheumatoid arthritis and cancer, and better therapeutics are currently sought for these conditions. In this study, a library of 140 000 compounds was virtually screened and a resulting hit-list of 1000 compounds was tested using a cellular reporter system. The topoisomerase II inhibitor mitoxantrone and its analogues pixantrone and mitoxantrone (2-hydroxyethyl)piperazine were identified as inhibitors of TLR4 and NF-κB activation. Mitoxantrone was shown to bind directly to the TLR4, and pixantrone and mitoxantrone (2- hydroxyethyl)piperazine were shown to inhibit the production of proinflammatory cytokines such as tumor necrosis factor alpha (TNFα) in primary microglia. The inhibitory effect on NF-κB activation or on TNFα pro-duction was not mediated through cytotoxity at ≤ 1 μM concentration for pixantrone and mitoxantrone (2- hydroxyethyl)piperazine treated cells, as assessed by ATP counts. This study thus identifies a new mechanism of action for mitoxantrone, pixantrone, and mitoxantrone (2-hydroxyethyl)piperazine through the TLR4.Peer reviewe